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龙图腾网获悉陕西九一七科技股份有限公司申请的专利一种基于多智能体系统的社区数字网格自治管理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119168229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411331570.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于多智能体系统的社区数字网格自治管理方法是由刘云辉;孙俊杰;鲁敏设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体系统的社区数字网格自治管理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体系统的社区数字网格自治管理方法，包括如下步骤：S1、设计智能体分层架构；S2、建立分布式通信网络；S3、部署智能体；S4、局部智能体实时采集数据，并通过共轭梯度优化技术与自适应元策略自主学习与策略更新；S5、区域协调智能体收集局部智能体数据，构建区域环境状态模型，通过多智能体熵正则化随机探索算法与局部智能体进行策略协同与调整，执行区域资源调度优化；S6、全局协调智能体获取区域状态信息，执行全社区范围的全局学习与优化；S7、通过数据分析定期调整策略，执行区域和全局持续优化。本发明通过多智能体分层架构和强化学习算法，实现了社区数字网格的自适应优化管理。

本发明授权一种基于多智能体系统的社区数字网格自治管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体系统的社区数字网格自治管理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、设计智能体分层架构，包括局部智能体、区域协调智能体和全局协调智能体； S2、建立分布式通信网络； S3、部署局部智能体于社区关键点，包括环境传感器、安防设备和能源控制器； S4、局部智能体独立运行，实时采集数据，并通过共轭梯度优化技术与自适应元策略自主学习与策略更新，根据自主学习策略执行操作； S5、区域协调智能体收集局部智能体数据，构建区域环境状态模型，通过多智能体熵正则化随机探索算法与局部智能体进行策略协同与调整，执行区域资源调度优化； S6、全局协调智能体获取区域状态信息，执行全社区范围的全局学习与优化，并调整资源调度与协作，下发优化策略至区域协调智能体； S7、局部智能体上传状态信息至区域协调智能体，进行局部状态监控；全局协调智能体监控社区整体状态；通过数据分析定期调整策略，执行区域和全局持续优化，包括实时监控、预防性操作与系统自适应调整； 所述S4具体包括： S41、局部智能体利用部署的传感器实时采集环境数据、安防数据和能源使用数据； S42、对采集到的原始数据进行预处理，包括数据过滤、去噪和标准化处理，得到标准化数据集Dt＝{d1,t,d2,t,…,dn,t}，其中di,t表示局部智能体在时间t时刻采集的第i个数据样本； S43、通过共轭梯度优化技术构建局部智能体的学习模型，定义目标函数Jθ，其中θ表示局部智能体策略的参数，对目标函数进行梯度计算，获取梯度利用共轭梯度法迭代优化局部智能体的策略参数； S44、在共轭梯度优化过程中，结合自适应元策略模块，动态调整局部智能体策略； S45、定义奖励函数Rs,a： 其中，s表示当前状态，a表示当前动作，β1和β2表示策略敏感度参数，Qenvt表示时间t时刻的环境质量参数，Qenv,ideal表示理想环境质量值，Qenv,max表示环境质量最大值，Qenv,min表示环境质量最小值，Econsumedt表示时间t时刻的能源消耗量，Ethreshold表示预设能源消耗阈值，Emax表示最大能源容量，Ssect表示时间t时刻的安全系数，η表示安全系数衰减速率，ω1、ω2和ω3表示动态权重系数，用于平衡环境质量、能源消耗和安全的影响； S46、局部智能体利用强化学习框架中的探索与利用机制，执行更新后的策略π′θ以最大化奖励函数Rs,a，获得奖励反馈并根据奖励反馈调整策略参数； S47、局部智能体将自主学习的策略π′θ应用于实际操作中，根据策略决定对环境、安防和能源系统的控制行为，并将学习过程中的经验数据存储于经验池中，定期进行策略评估和再训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人陕西九一七科技股份有限公司，其通讯地址为：721006 陕西省宝鸡市高新开发区高新大道195号科技创新园C座；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。